【摘 要】
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提出一种基于页面敏感特征的金融类钓鱼网页检测方法,通过获取网页超文本标记语言特定标签中的文本信息,利用适合中文的多模式匹配算法（AC_SC,AC suitable for Chinese）匹配出
【机 构】
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重庆邮电大学自动化学院,中国移动通信有限公司研究院
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提出一种基于页面敏感特征的金融类钓鱼网页检测方法,通过获取网页超文本标记语言特定标签中的文本信息,利用适合中文的多模式匹配算法（AC_SC,AC suitable for Chinese）匹配出敏感文本条数,计算出敏感文本特征值;定位截取网页的logo图像,采用PCA-SIFT算法提取图像特征,并与预先建立的网页logo图像库进行匹配,计算出logo图像相似度;基于文本特征值和图像相似度实现对金融类钓鱼网页的判定。实验结果表明,该方法具有很强的针对性和时效性,并能取得不低于97%的召回率。
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